【摘要】 微燃烧量热计(MCC)通过组分HRR线性组合模型，实现15+组分防火涂料的热释放率精准预测。本文解析技术创新点，包含数据处理流程图及实验验证，为阻燃材料开发提供新方案。

微燃烧量热法（MCC）作为美国联邦航空局（FAA）1999年开发的专利技术，已成为评估塑料可燃性的高效筛选工具。该方法不仅与自由燃烧测试数据高度关联，近年来更拓展至木材、纺织品、复合材料及阻燃聚合物等复杂材料的可燃性分级研究。

 

​技术原理突破​

通过摩尔基团贡献计算可预测材料火灾特性，但工业原料成分常未知。Iben Hansen-Bruhn团队创新性地提出：基于干物质含量的组分热释放率（HRR）线性组合模型，可精准预测含15种以上组分的水性涂料热分解行为。

图1. 数据处理程序。[1]

 

如图所示，该方法通过系统筛查组分间相互作用，量化非线性反应项，为新材料配方设计提供可靠依据。

​

实验验证与工业价值​

研究团队对理论混合物进行模拟计算，结合实验数据验证发现：

图2. 基线偏移的HRR数据和B1和B2的分量反卷积。[1]

通过高斯函数对HRR曲线反卷积，成功实现未知化学成分混合物的热解行为预测。该方法显著提升了微燃烧量热计在新产品开发中的应用强度，尤其在防火涂料配方优化领域。

 

​技术应用前景​

该成果证实：基于组分MCC数据的系统化筛查，既可预测复杂体系火灾特性参数，又能识别热反应混合物失效机制。这为阻燃材料开发、航空航天材料筛选等领域提供了高效解决方案。

 

科学指南针在全国建立32个办事处和20个自营实验室，拥有价值超2.5亿元的高端仪器。检测项目达4000+项，覆盖材料测试、环境检测、生物服务、行业解决方案、模拟计算等九大业务。累计服务1800+个高校、科研院所及6000+家企业，获得了60万科研工作者的信赖。

 

免责声明：部分文章整合自网络，因内容庞杂无法联系到全部作者，如有侵权，请联系删除，我们会在第一时间予以答复，万分感谢。